AI、気になる。
でも、誰に聞けばいい？Not sure where to start with AI? — Let's talk it through.
「ChatGPT、すごいらしい」で止まっている経営者・現場リーダーのための、AI 相談窓口。
業種と現場を知る専任チームが、戦略の言語化から、人材育成、運用の勘どころまで、今日から明日の AI 活用をご一緒に整理します。
売り込み抜きで、まずは現場の話から。
よくいただく、
4 つのご相談。— The questions we hear most often.
中小サービス業の経営者・現場リーダーから、同じようなご相談を繰り返しいただきます。もし心当たりがあれば、最初の 30 分の会話から、ご一緒できます。
「AI、何から始めたらいい？」
一般論ではなく、自社の業務・組織・人員の前提を踏まえて、最初の一手を具体化したい — 最も多くいただくご相談です。
「ChatGPT は触ったけど、業務につなげ方がわからない」
個人的な活用から、チーム・会社レベルの標準業務に持ち上げる際の設計と制約整理について、一緒に考えるご相談です。
「PoC で止まっていて、本番に広げる判断が下せない」
投資対効果の評価軸、体制設計、段階的な展開計画など、本番移行に必要なジャッジ材料を整理するご相談です。
「導入した SaaS が、社内で使われていない」
ツールだけでなく、運用・教育・評価まで含めた「根付く仕組み」の再設計についてのご相談です。
技術の翻訳者として、
AI を現場に根付かせる。— We make AI actually usable on the floor.
「AI、気になるけど、何から相談していいかわからない」— そんな声にまずお応えしたい、というのが私たちの出発点です。
次に問われているのは、戦略から運用、そして人材まで を一体で設計し、現場で使い続けられる状態を残すこと。
私たち Goodn は、AI 戦略アドバイザリー を起点に、AI 人材育成 と 導入・運用の伴走 を重ねていきます。ご希望があれば、実装レイヤまでお引き受けします。
「SaaS を売って終わり」にしない。まずは現状のお話から、お聞かせください。
戦略から現場まで
経営の問いから業務の動作まで、一貫して翻訳する。
人を育て残す
自走できる AI 人材を、プロジェクトの中に残す。
伴走で定着
導入で終わらせず、現場が使いこなす状態まで責任を持つ。
誠実な対話
できること・できないことを、率直に共有する。
相談から、実装まで。
四つのレイヤで伴走します。— From first conversation to full implementation, at your pace.
まずは AI 戦略のご相談から。必要に応じて人材育成・運用伴走まで広げ、最後の 4 つめのレイヤでは、ご希望があれば私たち自身のプロダクトで実装までお引き受けします。順番に、無理のないレイヤからご一緒できます。
AI 戦略アドバイザリー
AI Strategy Advisory経営課題から出発し、業務棚卸し、ユースケース発掘、PoC 設計、社内ガバナンス整備までを伴走。AI を「どこに、どう使うか」を一緒に言語化します。
- AI 活用アセスメント・業務棚卸し
- 生成 AI ユースケース発掘ワークショップ
- PoC 設計・投資対効果の評価
- 社内 AI ガバナンス・セキュリティ方針策定
- 経営層向け AI ブリーフィング
AI 人材育成
AI Enablement & Trainingツールを導入しても、使う人が追いつかなければ現場は変わりません。店長・リーダー層から現場スタッフまでを対象にした実務直結の AI 活用研修で、自走できる現場人材の育成までご一緒します。
- 現場リーダー向け AI 活用ワークショップ
- 生成 AI プロンプト設計の実践トレーニング
- 社内 AI アシスタントの使いこなし講座
- 店舗内トレーナー育成（Train the Trainer）
- 定期フォローアップと習熟度レビュー
導入・運用の伴走支援
Onboarding & Operationsツール導入後の初期設定・データ移行・運用立ち上げまで、専任チームが伴走します。運用に乗ってから 3 ヶ月の集中伴走まで含めて、現場に根付かせる工程までを一緒に。
- 初期設定・既存データ移行
- スタッフオンボーディング研修
- 業種別 UI／フローのカスタマイズ
- 月次の活用レビュー・改善伴走
- 運用コンサルティング（最長 3 ヶ月の集中支援）
統合 SaaS「Goodn」
All-in-one AI Ops Platform (Optional)ご希望があれば、実装レイヤまでお引き受けします。戦略・育成・伴走で描いた AI 活用を、自社開発の統合 SaaS で現場の動作に落とし込みます。予約・顧客・電話・決済・生成 AI 分析を 1 つにまとめる選択肢として。
- AI 予約提案 / LINE 連携
- CTI 着信ポップアップ / 通話録音・文字起こし
- 離反予測 / セグメント配信
- 決済連携 / 売上自動集計
- 社内 AI アシスタント（Claude・Gemini 搭載）
統合 SaaS「Goodn」の、
6 つの AI 機能。— A closer look at the last pillar: our own product.
前章でご紹介した四本柱の最後 — 実装レイヤの具体です。私たち自身が開発・運用している統合 SaaS「Goodn」が、現場の動作までを引き受けます。以下は、その 6 機能の概要です。
LINE で希望を送るだけで空き枠を提案
顧客が自然文で送信した希望条件（日時・人数・サービス）を LLM が解釈し、複数の空き枠を横断検索・スコアリング。推奨順に返信します。
着信と同時に顧客情報をポップアップ
着信番号を顧客 DB と自動照合し、来店履歴・対応メモ・推奨アクションを PC／スマホに即時表示。時間帯や過去対応から担当者も自動判定します。
通話内容を AI が文字起こし・要約
通話音声を録音し、AI が文字起こし・要約・感情分析まで実行。対応内容を顧客 DB に自動記録し、引き継ぎを省力化します。
来店頻度から離反リスクを AI が抽出
来店頻度・購入単価・予約間隔を AI が分析し、離反リスクの高い顧客を抽出。セグメント別に LINE／SMS で自動フォロー配信。
予約と連動した決済を自動集計
Square／Stripe 連携で事前決済・事後決済・サブスク課金に対応。店舗別・スタッフ別・日次／月次の売上を自動集計します。
自然文で業務データを検索・集計
スタッフが自然言語で売上・予約・顧客の状況を検索・集計・提案依頼。Claude Sonnet／Gemini Flash を標準搭載した業務アシスタント。
Goodn が入ると、
1 日がこう回ります。— How a day actually runs, once Goodn is in place.
実装まで進めた場合に、店舗の 1 日がどう変わるかの典型例です。顧客側の LINE 予約と、スタッフ側の電話着信対応 — 両方を 1 本の基盤で繋ぎます。業種・体制に合わせたチューニングは、ご相談の中で設計します。
顧客側：LINE 予約フロー
- STEP01
LINE で希望を送信
顧客が日時・人数・要望を自然文で入力。
- STEP02
AI が空き状況を検索
LLM が条件を解釈し、空き枠を横断検索。
- STEP03
最適候補を複数返信
推奨順に候補を提示し、LINE 上で選択可能。
- STEP04
予約確定 → DB 登録
選択と同時に顧客 DB へ自動記録。
- STEP05
前日リマインド送信
LINE／SMS／メールをフォールバック順で配信。
スタッフ側：電話着信フロー
- STEP01
顧客から電話着信
外部電話網経由で CTI サーバーが受信。
- STEP02
着信番号を自動照合
番号から顧客 DB を即時照会。
- STEP03
顧客情報をポップアップ
氏名・来店履歴・メモを PC／スマホに表示。
- STEP04
スタッフが対応
過去の対応メモを参照しながら会話。
- STEP05
通話内容を AI が記録
文字起こし・要約し、DB へ自動保存。
業種ごとに、
Goodn のチューニングも変わる。— Goodn, tuned vertical by vertical.
美容・飲食・クリニック・ナイト。業種ごとに扱う相談テーマが変わり、Goodn で実装する際のチューニングも変わります。以下は、それぞれの業種で私たちのプロダクトが踏み込む主要な領域です。
美容サロン
指名・コース・来店頻度をどう可視化するか。
- 指名別の離反をどう掴むか
- LINE 一斉配信の設計
- 指名スタッフへの着信振り分け
飲食店
席・人数・時間帯の LINE 予約、どう整えるか。
- 席タイプ別の空き提案
- ダブルブッキング検知
- スタッフ別売上の自動集計
クリニック
問診・予約・呼び出しを 1 つに揃えたい。
- LINE 予約と呼び出しの連動
- 通話内容のカルテ記録
- 再診リマインドの自動化
ナイト業界
顧客台帳と指名履歴、どう一元化するか。
- 同伴・アフターの来店管理
- 離反リスクの早期検知
- 指名別の売上分析
Goodn で現場は、
こう変わる。— How the floor changes, with Goodn in place.
ご相談から始まり、戦略 → 育成 → 伴走 → 実装まで進めた先の景色です。以下は業種別の Before / After ですが、実際には貴店の業務と課題に合わせて一緒に設計していきます。
深夜の LINE 予約を取りこぼさない
閉店後に届いた予約希望を AI が自動で空き枠提案。翌朝の手作業返信が不要に。
スタッフが翌日まとめて LINE 返信。重複予約の調整で 1 時間ロス。
LLM が希望時間を解釈し、空き枠を即時返信。朝の作業ゼロ。
電話一次対応を自動で可視化
ピーク時の着信を逃さず、要件と顧客情報を自動記録。
ランチ中の着信を取り逃がす。予約漏れに気付くのは翌日。
着信と同時に顧客情報がポップアップ。通話は AI が要約し DB へ。
再診リマインドで離反を防ぐ
離反リスクの高い患者を AI が抽出し、LINE／SMS で自動フォロー。
3 ヶ月以上来院がない患者の把握は手動の抽出作業。
来院間隔・問診履歴から AI がリスクを抽出し、自動で再診案内。